Examinando por Materia "Data mining"

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    Análisis de sentimientos en entornos de mercadeo móvil
    (Universidad de San Buenaventura - Cali, 2017) Mina Trujillo, Joan Camilo; Ordoñez Erazo, Hugo Armando
    El objetivo general de la presente propuesta es aplicar la técnica de análisis de sentimientos a la retroalimentación generada por los compradores de la tienda Grasshoppers Store permitiendo una comprensión automatizada de la intención detrás de los comentarios del comprador, y registrar ciertos eventos consumiendo los servicios de Firebase Analytics. La razón del planteamiento de esta propuesta viene dada inicialmente por la necesidad de formalizar los procesos de gestión de inventario que lleva a cabo la empresa Grasshoppers. En esta propuesta se buscará mediante la integración de servicios de análisis de comportamiento registrar acciones de interés llevadas a cabo por el cliente dentro de la aplicación y mediante la integración con servicios de análisis de sentimientos basados en el aprendizaje automático clasificar los comentarios que estos puedan generar durante el uso del aplicativo.
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    Acceso abierto
    Exploratory data analysis in the context of data mining and resampling
    (Editorial Bonaventuriana, 2010) Ho Yu, Chong
    En la actualidad, existen bastantes conceptos erróneos generalizados sobre el análisis de datos exploratorios (EDA). Una de estas percepciones erróneas es que se dice que EDA se opone al modelado estadístico. En realidad, la esencia de EDA no consiste en dejar de lado todos los modelos y preconceptos; más bien, se insta a los investigadores a no comenzar el análisis solo con una fuerte preconcepción, por lo que el modelado sigue siendo legítimo en EDA. Además, la naturaleza de EDA ha ido cambiando debido a la aparición de nuevos métodos y la convergencia entre EDA y otras metodologías, como la extracción de datos y el remuestreo. Por lo tanto, los marcos conceptuales convencionales de EDA podrían ya no ser capaces de hacer frente a esta tendencia. En este artículo, la EDA se introduce en el contexto de la extracción y remuestreo de datos con un énfasis en tres objetivos: detección de conglomerados, selección de variables y reconocimiento de patrones. La agrupación de dos pasos, los árboles de clasificación y las redes neuronales, que son técnicas poderosas para lograr los objetivos anteriores, respectivamente, se ilustran con ejemplos concretos.
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    Implementación de CRISP-DM como herramienta de apoyo para la toma de decisiones en análisis descriptivos de contaminantes del aire y variables meteorológicas
    (2021) Monsalve Cardona, Marcela Cristina; Durango Vanegas, Claudia Elena
    Business intelligence better known as Business Intelligence is the set of methodologies and techniques for exploring data. The CRISP-DM methodology provides the necessary steps to carry out a data mining project. Data mining attempts to discover information in data sets and air quality is the levels that indicate the pollutants present in the air. To analyze air quality monitoring data, different countries have been applying data analysis methodologies and techniques, this has allowed them to have useful information to create pertinent actions. These actions are becoming more and more necessary, especially in urban centers where more and more problems with air quality arise for reasons such as overcrowding. In order to have useful information to support these actions, the CRISP-DM methodology guides through a set of sequential and dynamic steps, the way in which the application of data mining techniques should be carried out, with which possible relationships are obtained between pollutants and also meteorological variables. For all of the above, it is necessary for the university to begin in the study and application of data analysis methodologies and techniques and this is what in this work will be done to the air quality data published on the SIATA website.
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    Una lectura sobre deserción universitaria en estudiantes de pregrado desde la perspectiva de la minería de datos
    (Universidad de San Buenaventura - Cali, 2010-01) Timarán Pereira, Ricardo
    En este artículo se describe el proceso de descubrimiento de conocimiento que se llevó a cabo en la Universidad de Nariño para determinar en la comunidad universitaria perfi les de bajo rendimiento académico y deserción estudiantil, para lo cual se utilizó la base de datos histórica de los estudiantes de pregrado. Este proceso se apoyó con TariyKDD, una herramienta de minería de datos de distribución libre, desarrollada en los laboratorios KDD del grupo de investigación Grias, del Departamento de Sistemas de la Facultad de Ingeniería de la Universidad de Nariño.
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    Necesidad de reconocimiento y síndrome de selfie: un análisis relacional basado en minería de datos
    (Editorial Bonaventuriana, 2017) Gil, Víctor Daniel
    El uso excesivo de redes sociales en el mundo está despertando la necesidad de reconocimiento en hombres y mujeres. Estar conectado la mayor parte del día a redes sociales motiva la obsesión por los autorretratos o más conocidos como “Selfies”, dando origen al moderno “Síndrome de Selfie”. Este trabajo presenta un modelo de minería de datos elaborado con el programa RapidMiner para el análisis de sentimientos que permitió clasificar el efecto emocional (positivo / negativo) de los comentarios publicados en 250 “Selfies” de hombres y 250 “Selfies” de mujeres en la red social Facebook. Con el modelo se concluye que existe una fuerte correlación entre la necesidad de reconocimiento y “Sindrome de Selfie”, la cual varía en función del género. Según el modelo desarrollado es mayor en el femenino, rxy = 0.75, que en el masculino, rxy = 0.61, lo que permite afirmar que el grado de relación o de asociación entre las dos variables es buena para el género femenino a diferencia del masculino, lo que indica que las mujeres constantemente están bajo una presión social estética mucho mayor que los hombres.
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    Sistema de recomendación para mejorar la indexación de páginas web en el motor de búsqueda de Google
    (Universidad de San Buenaventura. Cali, 2019) Duque Delgado, Juan Camilo; Hoyos Palma, Christian David; Barco Santa, Andrés Felipe
    Hypertext manages the way the web is organized. It allows the webpages to know how must be the elements organized visually and hierarchically. And mainly it defines the way the search engines classify and indexes the content. That process is called search engine optimization (SEO), and it’s often being not properly implemented, due to the inexperience in the area of web content creators. This project is focused on help these creators to improve its SEO in the Google’s search engine. To accomplish this it was designed and developed a recommender system that analyses the plain HTML (Its content, intention and tags) and helped out by artificial intelligence and data mining identifies patterns in the best indexed web pages by Google. This patterns are related with the main topic of the web page and its intention. The patterns and the correct implementation of Google’s SEO rules are considered to give user friendly recommendations in natural language to the user.